在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时，存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使用通用编程语言（如Python、Perl、R或Java）或UNIX文本处理工具（如sed或awk）对数据格式进行专门处理。幸运的是，pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具，可以让你轻松地将数据规变为想要的格式。 如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式，请尽管
在用pandas进行数据处理时，同一个操作经常会重复很多次，由于这些常见的场景涉及到不同类型的数据集，因此本文更加侧重于展示和解释这些代码可以用于完成哪些工作，以便读者更加方便地使用它们。
官网： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象
现实世界中的数据通常质量不高，作为一名数据科学家，有时也需要承担一部分数据清洗的工作，这要求数据科学家们应该能够在进行数据分析或建模工作之前执行数据清洗步骤，从而确保数据的质量最佳。
pandas中的read_html()函数是将HTML的表格转换为DataFrame的一种快速方便的方法，这个函数对于快速合并来自不同网页上的表格非常有用。在合并时，不需要用爬虫获取站点的HTML。但是，在分析数据之前，数据的清理和格式化可能会遇到一些问题。在本文中，我将讨论如何使用pandas的read_html()来读取和清理来自维基百科的多个HTML表格，以便对它们做进一步的数值分析。
常用数据科学库 Pandas 刚刚年满十二岁，现在已经发布到 1.0.0 版。首个 Pandas 1.0 候选版本显示出，现在的 Pandas 在遇到缺失值时会接收一个新的标量，遵循语义化版本控制（Semantic Versioning）形成了新的弃用策略，网站也经过了重新设计……
概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前，我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的。我们尝试去理解数据的列/行、记录、数据格式、语义错误、缺失的条目以及错误的格式，这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作。 本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv （链接：https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码：odj0）的数据文件，这个数据很小，可以让我们一目了然。这个数据是 csv 格式。数据是描述不同个体在不
在我的一篇文章中（我的第一份数据科学实习），我曾讨论过数据清理有多么重要，并且这项工作经常在整个数据科学的工作流中占到40%-70%。这个世界并不完美，数据也是如此。
预览数据 这次我们使用 Artworks.csv ，我们选取 100 行数据来完成本次内容。具体步骤： 导入 Pandas 读取 csv 数据到 DataFrame（要确保数据已经下载到指定路径） DataFrame 是 Pandas 内置的数据展示的结构，展示速度很快，通过 DataFrame 我们就可以快速的预览和分析数据。代码如下： import pandas as pd df = pd.read_csv('../data/Artworks.csv').head(100) df.head(1
'''2、np.cumsum()返回一个数组，将像sum()这样的每个元素相加，放到相应位置'''
目录 CLR 用户定义函数 模式匹配 数据提取 模式存储 匹配 在匹配项中进行数据提取 总结 尽管 T-SQL 对多数数据处理而言极其强大，但它对文本分析或操作所提供的支持却很少。尝试使用内置的字符串函数执行任何复杂的文本分析会导致难于调试和维护的庞大的函数和存储过程。有更好的办法吗？ 实际上，正则表达式提供了更高效且更佳的解决方案。它在比较文本以便标识记录方面的益处显而易见，但是它的用途并不仅限于此。我们将介绍如何执行各种简单或令人惊异的任务，这些任务在 SQL Server™ 20
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
数据预处理(也称为数据准备，但 “预处理” 听起来更像是魔术) 是 迭代过程 的收集，组合，结构化和组织数据，以便将其作为数据可视化，分析和机器学习应用程序的一部分进行分析。
作者：ROGER HUANG 本文翻译自：http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源：https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息，请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
在pandas中，通过DataFrame来存储文件中的内容，其中最常见的数据类型就是字符串了。针对字符串，pandas提供了一系列的函数，来提高操作效率。
看标题是否似曾相似？之前为大家介绍过10个高效的pandas函数，颇受欢迎，里面的每一个函数都能帮我们在数据分析过程中节省时间。
这一系列一共三部分，里面的一些技巧可能暂时用不上，但是相信总有一天你会接触到，建议收藏
1.数据采集。它是我们的原材料，也是最 “接地气” 的部分，因为任何分析都要有 数据源。
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